面向開放科學(xué)的知識服務(wù)智能化：人機協(xié)同視角*

張雙志 李 敏 張龍鵬

(1.成都大學(xué)師范學(xué)院 成都 610106；2.電子科技大學(xué)公共管理學(xué)院 成都 611731)

0 引 言

2021年11月，聯(lián)合國教科文組織第41屆會議審議通過的《開放科學(xué)建議書》將“開放科學(xué)”(Open science)定義為一個集理念與實踐為一體的包容性框架，主張科學(xué)應(yīng)向不同區(qū)域、學(xué)科以及職業(yè)生涯不同階段的科研人員，還有傳統(tǒng)科學(xué)界以外的公眾科學(xué)家開放知識創(chuàng)造、評估和傳播的全過程[1]。開放科學(xué)是全球科技發(fā)展的大勢所趨，推進共享、共贏和可持續(xù)的科學(xué)研究是科技界的共同理想和目標(biāo)[2]。知識服務(wù)被視為推動開放科學(xué)實踐的重要手段，在支持知識增長和共享方面具有獨特優(yōu)勢，助力增加不同知識持有者參與科學(xué)研究的機會，使職業(yè)科學(xué)家、公眾科學(xué)家、學(xué)術(shù)團體等協(xié)同生產(chǎn)知識成為一種可能。然而，面向開放科學(xué)的知識服務(wù)卻面臨著組織中心化、資源配置不佳、以及協(xié)同生產(chǎn)失衡的發(fā)展挑戰(zhàn)，這明顯制約了期刊論文、圖書著作、研究報告、專利發(fā)明等知識資源在知識持有者之間的便利可及性。這些問題并不能單純依靠制度建設(shè)本身獲得較好解決，可考慮從外部環(huán)境中尋找解決路徑。

新一代數(shù)字技術(shù)為知識服務(wù)未來形態(tài)的塑造提供了無限可能性，關(guān)注知識生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)建的去中心化組織也孕育而生[3]。人工智能的嵌入打破了知識服務(wù)傳統(tǒng)的“中心—邊緣”式組織架構(gòu)，促使每個有意愿參與科學(xué)研究的知識持有者都可以公開使用、可訪問和可重用知識資源[4]，構(gòu)建了一個突破時空限制、數(shù)據(jù)快速解析與內(nèi)容迭代更新的知識服務(wù)平臺。因此，面向開放科學(xué)的知識服務(wù)智能化是指充分利用人工智能對知識資源從知識采集、知識標(biāo)的、知識計算到知識推送進行全生命周期管理，在即時滿足知識持有者使用需求的同時，也能快速洞悉知識的未來趨勢，以此為科學(xué)研究提供可選擇的發(fā)展方向。但現(xiàn)有文獻尚未對面向開放科學(xué)的知識服務(wù)智能化展開系統(tǒng)研究，鑒于此，本文針對開放科學(xué)環(huán)境下知識服務(wù)存在的發(fā)展困境，探討“人工智能+”破解知識服務(wù)困境的邏輯機理，并進一步闡述知識服務(wù)智能化的總體架構(gòu)、驅(qū)動機制以及實現(xiàn)路徑，為滿足用戶個性化、精準(zhǔn)化的知識使用需求提供學(xué)術(shù)洞見。

1 開放科學(xué)環(huán)境下知識服務(wù)面臨的發(fā)展困境

聚焦知識檢索、知識推送、知識咨詢、知識訂閱等內(nèi)容的知識服務(wù)，在推動開放科學(xué)實踐的進程中面臨諸多困境，例如組織中心化、資源配置不佳、協(xié)同生產(chǎn)失衡等，這需要引起學(xué)界的重視并提出相應(yīng)解決路徑。

1.1 開放科學(xué)環(huán)境下的知識服務(wù)面臨組織中心化

從“三重螺旋”(大學(xué)—產(chǎn)業(yè)—政府)向“四重螺旋”(大學(xué)—產(chǎn)業(yè)—政府—公眾)演化的知識生產(chǎn)模型Ⅲ，認為公眾既是科技創(chuàng)新的用戶群體，也是科學(xué)研究的重要參與者[5]，這引發(fā)知識服務(wù)向體制化科學(xué)界外的公眾開放知識創(chuàng)造、評估和傳播的全進程。但由于以出版社、圖書館、科技館等為代表的傳統(tǒng)知識服務(wù)組織存在門檻效應(yīng)[6]，公眾科學(xué)家很少能直接獲取其提供的知識資源，這與開放科學(xué)的開放獲取原則相去甚遠。而且，傳統(tǒng)知識服務(wù)組織的“中心—邊緣”式運行邏輯客觀上加劇了知識資源分布不均的現(xiàn)象?？梢姡R服務(wù)組織存在的中心化問題不僅禁錮了利益相關(guān)者參與開放科學(xué)的積極性，也可能會導(dǎo)致科學(xué)知識生產(chǎn)出現(xiàn)停滯、甚至是退化的現(xiàn)象。

1.2 開放科學(xué)環(huán)境下的知識服務(wù)面臨資源配置不佳

開放科學(xué)的核心目標(biāo)是保證科學(xué)研究的可持續(xù)性，這涉及到科學(xué)出版物、研究數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)設(shè)施等方面的知識資源共享使用[7]。但由于組織壁壘、服務(wù)邊界、制度藩籬等因素的存在，知識服務(wù)在不同區(qū)域、不同學(xué)科、以及不同群體之間存在資源分配不佳的問題。從區(qū)域差異來說，與廣袤的中西部地區(qū)相比，東部地區(qū)由于擁有數(shù)量眾多的科研機構(gòu)、出版社、圖書館等，有能力提供類型多樣的知識服務(wù)。就學(xué)科差異而言，以醫(yī)療健康領(lǐng)域為例，為引導(dǎo)公眾對身體健康監(jiān)控數(shù)據(jù)的及時共享，許多醫(yī)療研發(fā)機構(gòu)會主動為其提供全周期的知識服務(wù)[8]，而一些“冷門”學(xué)科能獲取的知識服務(wù)就明顯不足。從群體差異來說，無論是在體制內(nèi)的專家型科學(xué)家與新手科學(xué)家之間，還是在體制外的職業(yè)科學(xué)家與公眾科學(xué)家之間，后者往往都是知識服務(wù)享受不充分的群體。

1.3 開放科學(xué)環(huán)境下的知識服務(wù)面臨協(xié)同生產(chǎn)失衡

在科研人員越來越廣泛和多元化的背景下，特別是當(dāng)具有不同目標(biāo)、動機和能力的公眾科學(xué)家涌入科學(xué)研究領(lǐng)域后，傳統(tǒng)知識服務(wù)的預(yù)定義面臨解構(gòu)失效的風(fēng)險，科學(xué)研究邊界的不可預(yù)測性也愈發(fā)明顯。“公眾科學(xué)”(Citizen science)作為一種新型研究范式，是指公眾以智力形式，或以智力周邊的知識、工具、資源等方式參與科學(xué)研究[9]。因此，在面對開放科學(xué)的開放獲取、開放數(shù)據(jù)、開放教育資源、開放評價等多重要求時，公眾科學(xué)可以在其中發(fā)揮更大的“群體智慧”[10]。然而，當(dāng)前的知識服務(wù)在采用公眾科學(xué)研究范式方面存在明顯不足，未能有效協(xié)調(diào)各知識持有者積極參與知識內(nèi)容和解決方案的生產(chǎn)，從而限制了為深入推進開放科學(xué)實踐提供類型廣泛、粒度不一的知識服務(wù)能力。

2 “人工智能+”破解知識服務(wù)困境的邏輯機理

人工智能的技術(shù)開放性、可供性和生成性有助于破解知識服務(wù)在推進開放科學(xué)實踐中所面臨的發(fā)展困境，實現(xiàn)組織去中心化、資源優(yōu)化配置和協(xié)同生產(chǎn)機制的構(gòu)建，具體的邏輯機理如圖1所示。

圖1 “人工智能+”破解知識服務(wù)困境的邏輯機理

2.1 技術(shù)開放性破除知識服務(wù)組織的中心化壁壘

傳統(tǒng)的主客二分式組織架構(gòu)存在削弱一線科研人員參與知識服務(wù)的積極性，但人工智能的“開放性”(Openness)為破除知識服務(wù)的組織壁壘提供了變革途徑。去中心化的組織架構(gòu)允許職業(yè)科學(xué)家、公眾科學(xué)家、行業(yè)企業(yè)、學(xué)術(shù)團體等利益相關(guān)者自由展開跨組織邊界和層級的知識共享[11]，并參與跨地域、跨學(xué)科以及跨群體的知識資源聯(lián)合治理，根據(jù)自身需要建構(gòu)或補充知識內(nèi)容和解決方案。其中，數(shù)據(jù)共享是推動知識服務(wù)開放性建設(shè)的關(guān)鍵，這有利于減少科研人員在資料收集、數(shù)據(jù)整理等方面的不必要重復(fù)勞動，而把時間和精力主要用于知識資源的再生產(chǎn)方面[12]。未來技術(shù)庫、技術(shù)路線圖、科研項目庫、案例數(shù)據(jù)庫等大數(shù)據(jù)在智能平臺上的集成，通過機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等算法的標(biāo)識和分析，有助于產(chǎn)出更高質(zhì)量的知識內(nèi)容方案，從而賦能開放科學(xué)的深入推進。

2.2 技術(shù)可供性促進知識服務(wù)資源的優(yōu)化配置

人工智能的“可供性”(Affordances)為知識持有者利用相同的智能工件、智能平臺與智能基礎(chǔ)設(shè)施生成類型多樣的知識資源提供了媒介載體。具體而言，人工智能將在技術(shù)資源、空間資源和制度資源方面為激發(fā)知識持有者的創(chuàng)新潛力提供支撐。關(guān)于技術(shù)資源供給，人工智能不是某種單一的技術(shù)，而是由數(shù)據(jù)、算法和算力等構(gòu)成的技術(shù)群，科研人員可根據(jù)不同的場景需求運用相應(yīng)的技術(shù)以達成預(yù)期目的。關(guān)于空間資源供給，物聯(lián)網(wǎng)(IOT)、分布式網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)重新定義了知識服務(wù)的系統(tǒng)邊界及其嵌入科學(xué)研究的可能性，推動基于鄰近性原則的知識空間機制重構(gòu)。關(guān)于制度資源供給，互聯(lián)互通的知識服務(wù)有助于實現(xiàn)跨區(qū)域、跨學(xué)科、以及跨群體之間的知識交流，充分借鑒和整合不同領(lǐng)域的優(yōu)質(zhì)知識資源[13]，從制度層面打造了促進科學(xué)研究發(fā)展的質(zhì)量文化。

2.3 技術(shù)生成性構(gòu)建知識服務(wù)的協(xié)同生產(chǎn)機制

開放科學(xué)倡導(dǎo)構(gòu)建一種全新的開放式創(chuàng)新模式，強調(diào)知識資源能被知識生產(chǎn)者與消費者平等、公平地獲取共享，為不同研究群體、包括傳統(tǒng)科學(xué)界以外的社會公眾提供科學(xué)出版物、研究數(shù)據(jù)、教育資源、開源軟件和源代碼等多重支撐[14]。人工智能的“生成性”(Generativity)指涉“一項技術(shù)在大量、多樣和不協(xié)調(diào)的使用者驅(qū)動下產(chǎn)生非預(yù)期變化的總體能力”[15]，其加持知識服務(wù)聚焦于理解開放科學(xué)背后的不確定性，以及知識內(nèi)容和解決方案如何應(yīng)對這種不確定性。換言之，人工智能通過對數(shù)字化的知識資源進行快速匯聚、標(biāo)的處理和迭代分析，形成在內(nèi)容生產(chǎn)時即可考慮服務(wù)需求的響應(yīng)式系統(tǒng)。面向開放科學(xué)的知識服務(wù)智能化，迫切需要知識持有者之間的共建共享(例如數(shù)據(jù)庫建設(shè))，他們在協(xié)同生產(chǎn)中既是知識服務(wù)的建設(shè)者，也是知識服務(wù)的受益者[16]。

3 知識服務(wù)智能化的總體架構(gòu)及驅(qū)動機制

知識服務(wù)的組織去中心化、資源優(yōu)化配置及協(xié)同生產(chǎn)構(gòu)建如何落地，需要結(jié)合人工智能的算力、算法、數(shù)據(jù)等關(guān)鍵要素為知識資源的數(shù)字化表達、集成化獲取、智能化分析提供技術(shù)支撐。接下來，在系統(tǒng)搭建知識服務(wù)智能化總體框架的基礎(chǔ)上，根據(jù)現(xiàn)有文獻進一步闡明知識服務(wù)智能化的驅(qū)動機制。

3.1 知識服務(wù)智能化的總體框架

圍繞打造知識資源共享和按需使用的智能化服務(wù)系統(tǒng)，構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一的數(shù)字底座、集約高效的平臺體系和泛在連接的統(tǒng)一門戶，高效賦能開放科學(xué)的全場景智能應(yīng)用，為實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動、一體協(xié)同、全業(yè)務(wù)融合的知識服務(wù)智能化提供總體框架，具體的結(jié)構(gòu)設(shè)計如圖2所示。首先，數(shù)字底座涉及算力、算法、數(shù)據(jù)、知識等四大信息基礎(chǔ)設(shè)施體系，為知識全要素數(shù)字化、知識資源運行實時可視化、知識管理決策協(xié)同化和智能化提供強有力支持。其次，在數(shù)字底座的基礎(chǔ)上構(gòu)建涵蓋數(shù)據(jù)平臺、操作平臺和業(yè)務(wù)平臺的共性系統(tǒng)平臺，為加快知識服務(wù)全場景融入和支撐開放科學(xué)的深入推進提供必要的一體化數(shù)字界面。再次，基于數(shù)字底座和平臺體系，建設(shè)一條兼具智能運行和安全可信的“知識服務(wù)鏈”，為各知識持有者共同參與科學(xué)研究提供知識檢索、知識推送、知識咨詢和知識訂閱等全方位的知識服務(wù)。最后，面向職業(yè)科學(xué)家、公眾科學(xué)家、知識管理者等不同對象，提供便利可及的統(tǒng)一門戶，實現(xiàn)知識服務(wù)在APP、小程序、瀏覽器、微信公眾號等常見的媒介載體上“一鍵觸達”。

圖2 知識服務(wù)智能化的總體架構(gòu)

3.2 知識服務(wù)智能化的驅(qū)動機制

現(xiàn)有文獻發(fā)現(xiàn)驅(qū)動人工智能創(chuàng)新的影響因素比較多，但其中最直接的影響機制是“分布式創(chuàng)新”(Distributed innovation)和“重組創(chuàng)新”(Recombinant innovation)[17-18]。因此，遵循已有研究結(jié)論對知識服務(wù)智能化展開分析，發(fā)現(xiàn)開放科學(xué)環(huán)境下的知識服務(wù)參與者是分布式存在的[19]，且具有不可預(yù)定義性，需要對不同來源的知識資源進行快速的重組創(chuàng)新[20]，以便滿足不同知識持有者個性化、精準(zhǔn)化的知識服務(wù)需求，為促進知識的迭代更新提供必要支撐。

分布式創(chuàng)新在本質(zhì)上是一種去中心化的研究范式[21]，即不同知識持有者通過自選擇參與、自組織協(xié)調(diào)和合作對共同感興趣的知識服務(wù)議題進行共同生產(chǎn)，以快速提升知識內(nèi)容方案的生產(chǎn)效率。一方面，人工智能在知識管理者與科研人員、職業(yè)科學(xué)家與公眾科學(xué)家等不同主體之間塑造了一種新型的多對多互動模式，這有助于消解不同知識服務(wù)提供者之間的組織壁壘。另一方面，離散且平等分布的數(shù)字節(jié)點網(wǎng)絡(luò)，為擴大知識持有者的參與數(shù)量和規(guī)模提供了平臺支撐，有相近或相同需求的科研人員在數(shù)字平臺上組建具有身份認同的虛擬社區(qū)，并在此社區(qū)中共建共享知識資源，從而打造服務(wù)科學(xué)研究的知識服務(wù)數(shù)據(jù)庫。簡言之，分布式創(chuàng)新大幅降低了知識檢索、知識推送、知識咨詢、以及知識訂閱的成本，吸納許多充滿活力的公眾科學(xué)家共建共享高質(zhì)量的知識服務(wù)。

重組創(chuàng)新并不是一個新概念，而是源于熊彼特對創(chuàng)新的定義，即創(chuàng)新就是對現(xiàn)有生產(chǎn)要素進行重新組合[22]。結(jié)合“人工智能+”的數(shù)字屬性，將知識服務(wù)智能化的重組創(chuàng)新定義為知識持有者聚焦數(shù)字化知識資源的重組使用和重組創(chuàng)造，通過“拆裝”和“整合”現(xiàn)有的工件、平臺、基礎(chǔ)設(shè)施等資源要素，為新問題的解決提出知識內(nèi)容方案，甚至是創(chuàng)造新的知識見解[23]。知識資源的數(shù)字化使得知識服務(wù)具有“可重新編程”(Reprogrammable)的特性，這可從資源端的設(shè)計思維和使用端的需求思維進行理解。資源端聚焦現(xiàn)有知識資源和潛在可獲得的知識資源，通過智能算法對其重新排序、組合和建構(gòu)類型多樣的知識服務(wù)方案。使用端強調(diào)如果要創(chuàng)造新的知識價值應(yīng)該如何組合數(shù)字化的知識資源，以此預(yù)研一批具有引領(lǐng)性的知識服務(wù)方案，反過來推動知識持有者需求的轉(zhuǎn)型升級，從而創(chuàng)造出遠遠超出最初預(yù)期的知識成果。

4 開放科學(xué)環(huán)境下知識服務(wù)智能化的實現(xiàn)路徑

知識服務(wù)智能化涉及如何構(gòu)建一個規(guī)模龐大、關(guān)聯(lián)甚廣的服務(wù)平臺，但這并不能一蹴而就。鑒于此，從組織搭建、平臺打造、機制構(gòu)建的角度設(shè)計知識服務(wù)智能化的實現(xiàn)路徑，以期深入推進開放科學(xué)的發(fā)展。

4.1 搭建聯(lián)盟鏈架構(gòu)，助力知識服務(wù)的組織去中心化

人工智能加持區(qū)塊鏈將從流程驅(qū)動、組織適配、數(shù)據(jù)使能等維度搭建知識服務(wù)的聯(lián)盟鏈組織架構(gòu)，實現(xiàn)開放科學(xué)環(huán)境下知識服務(wù)不同環(huán)節(jié)之間的協(xié)作，重構(gòu)“知識服務(wù)生產(chǎn)者—知識服務(wù)消費者”的雙輪驅(qū)動模式。具體如圖3所示，在聯(lián)盟側(cè)鏈上開展高頻少量的某個研究項目的知識服務(wù)交易，而聯(lián)盟主鏈則通過與多個側(cè)鏈的交易信息進行互聯(lián)互通，最終實現(xiàn)知識服務(wù)從生產(chǎn)、分配、流通到消費在鏈上的有效銜接與高效運轉(zhuǎn)。去中心化聯(lián)盟鏈組織的構(gòu)建，除了有助于出版社、圖書館、科技館等組織內(nèi)部技能和專業(yè)知識的分享交流外，也獲取了新的外部合作所帶來的知識紅利，這無疑對推動開放科學(xué)的深入實踐是十分必要的。例如，由歐盟委員會資助的公眾科學(xué)計劃“Ground Truth 2.0”在全球布局了6個觀測站，鼓勵職業(yè)科學(xué)家與公眾科學(xué)家聯(lián)合就當(dāng)?shù)厣鐓^(qū)感興趣的環(huán)境保護、氣候觀測、城市規(guī)劃、社會治理等問題展開合作，并在研究過程中及時向公眾科學(xué)家提供必要的知識圖譜、研究數(shù)據(jù)等知識服務(wù)[24]，這就在充分調(diào)動公眾科學(xué)家參與積極性的同時，也確保了相關(guān)研究項目的順利推進。

圖3 知識服務(wù)智能化的聯(lián)盟鏈架構(gòu)

4.2 “知識服務(wù)鏈”打造一站式智能平臺，助力資源共享

集成數(shù)據(jù)、算法、算力的人工智能可能會導(dǎo)致許多出版社、圖書館、科技館等知識服務(wù)組織無力統(tǒng)合散落在不同系統(tǒng)和平臺中的數(shù)字技術(shù)，從而不能展現(xiàn)出“人工智能+知識服務(wù)”的全部甚至是部分效應(yīng)。顯然，無法實現(xiàn)數(shù)據(jù)自由交換的分裂式平臺，已經(jīng)嚴(yán)重影響科研人員對知識服務(wù)智能化的使用體驗。針對不同的開放科學(xué)項目，識別困擾業(yè)務(wù)發(fā)展的核心場景，利用自然語言處理技術(shù)、知識圖譜、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法模型對此深挖進去，從而形成一個便利可及的體系化智能平臺。構(gòu)建聚焦開放科學(xué)核心業(yè)務(wù)的場景化解決方案群，助力推動各利益相關(guān)者持續(xù)性釋放知識創(chuàng)造力。具體如圖4所示，利用人工智能加持區(qū)塊鏈構(gòu)建一條完整的“知識服務(wù)鏈”，將鏈下數(shù)據(jù)集成、鏈上鏈下互操作、鏈間互操作、以及應(yīng)用層互操作置于統(tǒng)一的技術(shù)框架中，實現(xiàn)知識服務(wù)從生產(chǎn)、流通、分配到消費的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化轉(zhuǎn)型，從而打造了跨越數(shù)據(jù)邊界、知識資源共享和按需使用的知識服務(wù)平臺。

圖4 一站式“知識服務(wù)鏈”平臺

4.3 構(gòu)建激勵機制，助力知識服務(wù)的協(xié)同生產(chǎn)

協(xié)同生產(chǎn)作為知識服務(wù)的變革趨勢，需要出版社、圖書館、科技館等組織廣泛吸納職業(yè)科學(xué)家、公眾科學(xué)家等科研人員積極參與知識內(nèi)容和解決方案的創(chuàng)造、評估和傳播。其中，激勵機制的構(gòu)建是實現(xiàn)知識服務(wù)協(xié)同生產(chǎn)的關(guān)鍵?？蒲腥藛T在參與開放科學(xué)實踐中所產(chǎn)生的附加成果，例如研究數(shù)據(jù)、知識圖譜、軟件及源代碼、實驗日志等都是知識服務(wù)的重要內(nèi)容。但由于這些附加成果與傳統(tǒng)的學(xué)術(shù)產(chǎn)出形式不同，可能無法以期刊論文、會議論文、學(xué)術(shù)著作等科學(xué)出版物進行傳播，這可能會削弱科研人員提供知識服務(wù)的積極性。鑒于知識服務(wù)成果在推動科技創(chuàng)新中所發(fā)揮的基礎(chǔ)作用，出版社、期刊編輯委員會、科研機構(gòu)、學(xué)術(shù)團體等應(yīng)對科研人員在開放科學(xué)實踐中產(chǎn)生的附加成果，采用但不限于同行評審?fù)ㄟ^后作為學(xué)術(shù)評價和職稱認定的重要依據(jù)。當(dāng)然，隨著開放科學(xué)實踐的日趨深入，如何治理研究數(shù)據(jù)私有化、利用研究數(shù)據(jù)牟利、科研人員“機會成本”增加、以及商業(yè)模式下的科技出版高額處理費等負面現(xiàn)象，成為確保學(xué)術(shù)交流多樣性和對知識服務(wù)產(chǎn)出進行知識產(chǎn)權(quán)保護的重要議題。

5 結(jié) 語

算法作為人工智能的核心，在自適應(yīng)學(xué)習(xí)過程中有可能會出現(xiàn)連算法工程師等專業(yè)人員都不能理解的“黑箱”問題[25]。究其原因，在于算法并不真正“認識”這個世界，其對事物的解讀更多是停留在相關(guān)分析層面，甚至有時候連這種相關(guān)分析都是模糊且不精準(zhǔn)的。因此，面向開放科學(xué)的知識服務(wù)智能化在算法黑箱的影響下并沒有預(yù)期的那么“智能”，為破解這一新型“技術(shù)利維坦”困境，未來應(yīng)重點關(guān)注以下兩個方面。

一方面，關(guān)注知識服務(wù)智能化的技術(shù)支撐，深化人工智能加持區(qū)塊鏈下的“知識服務(wù)鏈”的研究。區(qū)塊鏈被視為價值互聯(lián)網(wǎng)的核心技術(shù)群，本質(zhì)是通過鏈?zhǔn)綍r間戳、共識算法、智能合約等一系列技術(shù)，形成鏈上節(jié)點之間的信任和共識機制[26]，這有助于在交易流通中塑造一種新型的生產(chǎn)關(guān)系，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的安全存儲、可信傳輸及共同生產(chǎn)，從而充分調(diào)動科研人員參與知識服務(wù)的積極性。因此，基于區(qū)塊鏈技術(shù)的知識服務(wù)智能化如何實現(xiàn)值得深入研究。

另一方面，關(guān)注知識服務(wù)智能化的結(jié)果使用，進一步探索如何科學(xué)解讀人工智能的分析結(jié)果并從中獲益的問題。人工智能的開放性在塑造知識服務(wù)共同體的同時，也在知識生產(chǎn)和產(chǎn)權(quán)占有之間制造了分歧，即客觀上存在“開放悖論”的困境[27]。未來研究可以嘗試，將知識產(chǎn)權(quán)保護機制引入知識服務(wù)智能化，建構(gòu)一個適合知識服務(wù)的知識版權(quán)開放、共享與使用的監(jiān)管機制。知識產(chǎn)權(quán)的清晰化有助于科研人員不再滿足于人工智能所呈現(xiàn)的相關(guān)分析結(jié)果，而是投入更多的時間、精力和智力去探究現(xiàn)象之間的因果關(guān)系。